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PORTADA}
(Elaborada por la revista)
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Riesgo de Delegar el Razonamiento: Ruptura de la Confianza
Cero y Vulnerabilidades de Soberanía Digital en Ecosistemas
Corporativos de IA
Risk of Delegating Reasoning: The Breakdown of Zero Trust and Digital
Sovereignty Vulnerabilities in Corporate AI Ecosystems
Juan Rigoberto Castillo Serracín
juan.castillos@up.ac.pa
https://orcid.org/0009-0006-5821-7028
Universidad de Panamá
Panamá – Panamá
Carlos Bruce
carlos.bruce@up.ac.pa
https://orcid.org/0009-0004-4223-0821
Universidad de Panamá
Panamá – Panamá
Iris Mariela González Aparicio
iris.gonzalez@up.ac.pa
https://orcid.org/0000-0002-1984-7792
Universidad de Panamá
Panamá – Panamá
Maricella Corpas Ford
maricella.corpas@up.ac.pa
https://orcid.org/0000-0001-6430-4423
Universidad de Panamá
Panamá – Panamá
Mauricio Rapón
Mauricio.rapon@up.ac.pa
https://orcid.org/0009-0002-1527-6440
Universidad de Panamá
Panamá – Panamá
Artículo recibido: 27/08/2026
Aceptado para publicación: 29/09/2026
Conflictos de Intereses: Ninguno que declarar
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RESUMEN
La incorporación de inteligencia artificial agéntica en entornos corporativos modifica
la relación entre automatización, autoridad y control, al permitir que determinados sistemas
interpreten contextos, planifiquen, seleccionen herramientas y ejecuten acciones con grados
crecientes de autonomía. Este estudio analiza cómo la delegación del razonamiento y de la
capacidad de acción tensiona los mecanismos de verificación y autorización asociados con
Zero Trust y qué vulnerabilidades de soberanía digital pueden derivarse de esta transformación.
Se realizó una revisión documental estructurada, no experimental y descriptivo-analítica,
guiada por PRISMA 2020, sobre publicaciones comprendidas entre 2020 y agosto de 2026. El
corpus estuvo integrado por 20 trabajos científicos revisados por pares, complementados con
documentación técnica del NIST, y se examinó mediante análisis temático deductivo e
inductivo. Los resultados muestran que la IA agéntica no invalida los principios de Zero Trust,
pero amplía su objeto de control desde la identidad y el acceso hacia la legitimidad de la acción
autónoma. De la síntesis emergen cuatro categorías: brecha identidad–acción, mínima agencia,
confianza decisional y soberanía decisional. Asimismo, se observa que la propiedad de los
datos no garantiza por sí solo control sobre las capacidades tecnológicas y operativas que los
convierten en decisiones. Se concluye que la gobernanza de IA corporativa requiere articular
identidad, autoridad, agencia y soberanía, preservando mecanismos de observación, limitación,
reversibilidad y recuperación del control frente a sistemas autónomos.
Palabras clave: inteligencia artificial agéntica, Zero Trust, soberanía digital,
gobernanza de la inteligencia artificial, ciberseguridad corporativa
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ABSTRACT
The incorporation of agentic artificial intelligence into corporate environments
modifies the relationship between automation, authority, and control by enabling certain
systems to interpret contexts, plan, select tools, and execute actions with increasing degrees of
autonomy. This study analyzes how the delegation of reasoning and action capabilities places
pressure on verification and authorization mechanisms associated with Zero Trust and what
digital sovereignty vulnerabilities may arise from this transformation. A structured, non-
experimental, descriptive-analytical documentary review was conducted, guided by PRISMA
2020, covering publications from 2020 through August 2026. The corpus comprised 20 peer-
reviewed scientific works, complemented by technical documentation from NIST, and was
examined through deductive and inductive thematic analysis. The results show that agentic AI
does not invalidate the principles of Zero Trust, but expands its object of control from identity
and access toward the legitimacy of autonomous action. Four categories emerged from the
synthesis: the identity–action gap, minimal agency, decisional trust, and decisional
sovereignty. The analysis also shows that data ownership alone does not guarantee control over
the technological and operational capabilities that transform data into decisions. It is concluded
that corporate AI governance requires the articulation of identity, authority, agency, and
sovereignty, while preserving mechanisms for observation, limitation, reversibility, and
recovery of control over autonomous systems.
Keywords: agentic artificial intelligence, Zero Trust, digital sovereignty, artificial
intelligence governance, corporate cybersecurity
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INTRODUCCIÓN
Integrar la inteligencia artificial (IA) en el ecosistema corporativo ha dejado de ser un simple
recambio tecnológico. Hoy implica incorporar capacidades que pueden modificar tanto los
procesos organizacionales como la distribución de la autoridad decisional. Stelmaszak et al.
(2026) plantean que la IA debe comprenderse cada vez menos como un artefacto aislado y más
como una capacidad organizativa emergente de las relaciones entre actores humanos y
algorítmicos. A ello se suma que la evolución hacia arquitecturas de IA agéntica ha incorporado
capacidades de memoria, razonamiento multietapa, planificación y utilización de herramientas
externas (Wang et al., 2024; Peykani et al., 2026). Esta transición incrementa el nivel de
autonomía de determinados sistemas: la IA deja de limitarse a sugerir qué hacer y puede
comenzar a determinar secuencias operativas e intervenir directamente sobre procesos y
recursos corporativos.
Delegar el razonamiento constituye un desafío distinto de la automatización tradicional. En
este estudio, dicha delegación se entiende como la transferencia hacia sistemas algorítmicos de
funciones relacionadas con la interpretación de contextos, comparación de alternativas,
selección de herramientas, planificación y determinación de cursos de acción. El punto crítico
aparece cuando el sistema deja de limitarse a recomendar una respuesta y comienza a
determinar cómo alcanzar un objetivo mediante acciones generadas dinámicamente. Issa et al.
(2026) conceptualizan uno de los riesgos asociados con esta dinámica mediante el término
agentic loafing, entendido como una delegación insuficientemente examinada de autoridad
decisional hacia sistemas de IA, capaz de debilitar mecanismos tradicionales de supervisión y
atribución de responsabilidad. El riesgo sistémico emerge, por tanto, cuando el juicio
algorítmico comienza a sustituir parcialmente la deliberación humana y modifica la
distribución efectiva de autoridad dentro de la organización.
Este nuevo escenario introduce tensiones con los principios del paradigma Zero Trust. Este
modelo elimina la confianza implícita y establece que la autenticación y la autorización deben
constituir funciones explícitas asociadas con el acceso a los recursos organizacionales (Rose et
al., 2020). Sin embargo, verificar correctamente la identidad de un agente autónomo no
garantiza necesariamente la legitimidad de todas las acciones que pueda generar
posteriormente. Esta diferencia se vuelve especialmente relevante cuando tales acciones no
están completamente predeterminadas, sino que emergen durante procesos dinámicos de
planificación, razonamiento e interacción con herramientas externas.
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Castillo Serracín y Gómez (2026) identifican esta brecha de control en entornos de IA agéntica
y proponen el paradigma Zero Agency, orientado a complementar los controles centrados en
identidad mediante mecanismos aplicados directamente sobre la acción. Su planteamiento
distingue entre autorizar a una entidad y validar de manera continua las operaciones que pueden
derivarse de su autonomía, incorporando capacidades de supervisión, interceptación y
revocación de agencia. Esta preocupación también aparece en el ámbito institucional. Riggs et
al. (2026), en su análisis para el National Institute of Standards and Technology, señalan que
los agentes de IA introducen amenazas de seguridad novedosas y que, aunque los principios
tradicionales de ciberseguridad continúan siendo aplicables, requieren adaptaciones para
responder adecuadamente a sistemas con mayores niveles de autonomía.
Por esta razón, la expresión ruptura de la confianza cero se utiliza en este estudio como una
categoría analítica y no como una afirmación anticipada sobre la obsolescencia de Zero Trust.
El concepto permite examinar una posible discontinuidad entre los mecanismos de verificación
de identidad y autorización y la capacidad efectiva de una organización para controlar las
decisiones y acciones generadas posteriormente por una entidad autónoma. Tal ruptura se
configuraría hipotéticamente cuando una arquitectura de seguridad puede verificar
adecuadamente quién o qué accede a un recurso, pero carece de mecanismos equivalentes para
garantizar que las acciones derivadas de esa autorización permanezcan dentro del propósito y
los límites definidos por la organización. En este escenario, la identidad del agente puede
continuar siendo legítima mientras que una acción específica deja de serlo.
La creciente autonomía de estos sistemas también transforma la relación entre supervisión
tecnológica y control humano. Tsamados et al. (2025) sostienen que el control de sistemas de
IA debe comprenderse desde la interacción operacional entre humanos y máquinas, superando
una concepción basada exclusivamente en supervisión humana directa. Cuando la planificación
y la ejecución son progresivamente delegadas, la seguridad no puede depender únicamente de
la presencia constante de un operador, sino que requiere mecanismos técnicos de supervisión,
restricción, auditoría e interrupción capaces de preservar la capacidad organizacional de
intervención.
Esta problemática trasciende la dimensión estrictamente técnica y se relaciona directamente
con la soberanía digital. Roberts (2024) vincula este concepto con la capacidad de los actores
para ejercer autoridad y control legítimo sobre tecnologías e infraestructuras digitales. Desde
una perspectiva geopolítica, Castillo Serracín et al. (2026) identifican el control de
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infraestructuras digitales y datos como componentes estratégicos mediante los cuales los
Estados buscan construir y preservar soberanía digital. Este planteamiento adquiere especial
relevancia en los ecosistemas corporativos contemporáneos, donde modelos fundacionales,
servicios de nube, APIs, capacidades de inferencia y herramientas proporcionadas por terceros
pueden encontrarse fuera del control directo de la organización.
Grohmann y Costa Barbosa (2026) conceptualizan parte de esta problemática mediante el
término sovereignty-as-a-service o soberanía como servicio, mostrando cómo grandes
proveedores tecnológicos reformulan la soberanía digital a través de soluciones construidas
sobre sus propias infraestructuras y modelos de gobernanza. Esta situación configura una
paradoja estructural: una organización puede incrementar determinadas capacidades de control
y cumplimiento mientras mantiene una dependencia significativa respecto de plataformas,
modelos o servicios externos.
Con la expansión de la IA agéntica, esta dependencia puede extenderse más allá del
almacenamiento y procesamiento de datos hacia la interpretación, priorización y generación de
decisiones. En consecuencia, una empresa puede conservar formalmente la propiedad legal de
su información y, al mismo tiempo, experimentar una reducción de su autonomía efectiva
cuando las capacidades necesarias para interpretarla, transformarla o convertirla en acciones
dependen de tecnologías externas sujetas a jurisdicciones y políticas ajenas, sobre las cuales
posee capacidades limitadas de supervisión, sustitución o intervención.
A partir de esta perspectiva, el estudio propone analizar la soberanía digital corporativa
mediante cuatro dimensiones interrelacionadas: soberanía de datos, relacionada con el control
sobre almacenamiento, acceso y procesamiento de información; soberanía tecnológica,
vinculada con la capacidad de seleccionar, sustituir o desacoplar infraestructuras, plataformas
y modelos; soberanía operacional, entendida como la capacidad de supervisar, limitar, detener
y recuperar procesos automatizados; y soberanía decisional, asociada con la conservación de
autoridad efectiva sobre las decisiones que afectan objetivos, activos y recursos de la
organización. Estas dimensiones se utilizarán como categorías analíticas para examinar la
literatura y no como una taxonomía previamente consolidada.
Investigar esta convergencia resulta necesario porque la expansión de sistemas capaces de
decidir y actuar autónomamente puede introducir formas de riesgo que no quedan plenamente
explicadas cuando la seguridad, la autonomía algorítmica y la soberanía digital se estudian de
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manera independiente. La literatura disponible permanece parcialmente fragmentada: los
estudios sobre Zero Trust se concentran principalmente en identidad, autenticación,
autorización y acceso; la investigación sobre IA agéntica analiza autonomía, planificación y
utilización de herramientas; mientras que los trabajos sobre soberanía digital enfatizan
infraestructura, dependencia tecnológica, regulación y concentración de poder. Aunque
aproximaciones recientes, como el paradigma Zero Agency propuesto por Castillo Serracín y
Gómez (2026) y el riesgo de delegación decisional descrito por Issa et al. (2026), comienzan a
establecer puentes entre estas dimensiones, permanece insuficientemente articulada la relación
entre la delegación del razonamiento, los límites de los mecanismos tradicionales de
autorización y la soberanía digital corporativa.
A partir de esta brecha, el objetivo de este estudio es analizar críticamente cómo la delegación
de funciones de razonamiento a sistemas de IA corporativa tensiona los principios de Zero
Trust y puede generar vulnerabilidades de soberanía digital. La pregunta central que guía la
investigación es: ¿de qué manera la delegación del razonamiento y de la capacidad de acción a
sistemas corporativos de IA tensiona los mecanismos de verificación y autorización asociados
con Zero Trust y qué vulnerabilidades de soberanía digital pueden derivarse de esta
transformación? Para responderla, se desarrolló una revisión documental estructurada del
estado del arte correspondiente al periodo 2020–2026, sustentada en trabajos científicos
revisados por pares seleccionados mediante criterios explícitos de elegibilidad y
complementada con documentación técnica del National Institute of Standards and
Technology. El propósito final es integrar estos campos en un marco conceptual que permita
evaluar la seguridad de la IA corporativa no solamente desde el control de identidad y acceso,
sino también desde la preservación de la capacidad de intervención, la autoridad organizacional
y la soberanía digital.
METODOLOGÍA
Diseño de la investigación
El estudio se desarrolló mediante un diseño no experimental, documental y descriptivo-
analítico, orientado a construir un estado del arte sobre los riesgos asociados con la delegación
del razonamiento a sistemas de inteligencia artificial en ecosistemas corporativos y sus
implicaciones para Zero Trust y la soberanía digital. Debido a que no se realizaron encuestas,
entrevistas, experimentos ni intervenciones con participantes humanos, la evidencia estuvo
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constituida exclusivamente por literatura científica y documentación técnica previamente
publicada.
El proceso de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión de documentos se organizó
siguiendo las recomendaciones de PRISMA 2020 (Page et al., 2021), utilizadas como guía para
garantizar transparencia y trazabilidad en la selección documental. El periodo de análisis
comprendió publicaciones entre enero de 2020 y agosto de 2026, intervalo seleccionado por
coincidir con la consolidación de Zero Trust, la expansión de la IA generativa y el desarrollo
reciente de arquitecturas de IA agéntica con capacidades de planificación, memoria,
razonamiento y utilización autónoma de herramientas.
Unidades de análisis y procedimiento de selección
Las unidades de análisis estuvieron constituidas por 20 trabajos científicos revisados por pares,
entre artículos publicados en revistas académicas y trabajos completos presentados en
congresos internacionales arbitrados de alta relevancia. Se priorizaron publicaciones indexadas
en Scopus, Web of Science e IEEE Xplore y trabajos procedentes de revistas de alto impacto,
preferentemente Q1 y Q2, así como contribuciones presentadas en conferencias de reconocido
prestigio en ciencias de la computación y ciberseguridad, entre ellas NeurIPS y USENIX
Security.
No se estableció previamente un número máximo de estudios. El corpus científico quedó
determinado por los documentos que cumplieron los criterios de elegibilidad después de las
etapas de identificación, cribado y evaluación a texto completo.
Como apoyo conceptual y normativo se incorporaron dos documentos técnicos del National
Institute of Standards and Technology (NIST) relacionados con arquitectura Zero Trust y
seguridad de agentes de inteligencia artificial. Estas fuentes se analizaron como documentación
técnica complementaria y no se contabilizaron dentro del corpus científico principal.
Asimismo, Page et al. (2021) se utilizó exclusivamente como referencia metodológica para la
aplicación de PRISMA 2020.
La selección documental se realizó mediante criterios explícitos de elegibilidad. Se incluyeron
trabajos publicados entre 2020 y agosto de 2026, en inglés o español, revisados por pares y
relacionados directamente con al menos uno de los siguientes ejes: IA agéntica, autonomía
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algorítmica, delegación de decisiones, Zero Trust, identidad y autorización, control humano,
seguridad de agentes autónomos, dependencia tecnológica o soberanía digital. Se excluyeron
documentos duplicados, publicaciones divulgativas, noticias, blogs, contenido comercial,
trabajos sin relación directa con la pregunta de investigación y documentos que no aportaran
evidencia suficiente para el análisis.
La selección se efectuó en cuatro etapas: identificación de registros, eliminación de duplicados,
cribado mediante título y resumen, y evaluación a texto completo. Estas etapas se organizaron
siguiendo las recomendaciones de PRISMA 2020 con el propósito de mantener transparencia
y trazabilidad en el proceso de selección documental.
Técnicas de recolección de datos
La búsqueda se realizó principalmente en Scopus, Web of Science Core Collection e IEEE
Xplore, utilizando términos predominantemente en inglés debido a su mayor presencia en la
literatura científica internacional. Las expresiones se adaptaron a la sintaxis específica de cada
fuente y se organizaron en tres ejes temáticos:
IA agéntica y seguridad
("agentic AI" OR "AI agents" OR "autonomous AI agents" OR "LLM agents") AND ("zero
trust" OR cybersecurity OR security OR authentication OR authorization OR "least privilege")
IA y soberanía digital
("artificial intelligence" OR "agentic AI" OR "AI agents") AND ("digital sovereignty" OR
"data sovereignty" OR "technological sovereignty" OR "digital autonomy" OR "vendor
dependence")
Delegación decisional y control
("agentic AI" OR "AI agents" OR "autonomous agents") AND ("decision delegation" OR
"decision-making" OR "human control" OR oversight OR autonomy OR governance)
La información de los documentos seleccionados se registró en una matriz de análisis
documental que incluyó autores, año de publicación, objetivo, tipo de IA estudiada, nivel de
autonomía, mecanismos de identidad y autorización, relación con Zero Trust, riesgos
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identificados, mecanismos de supervisión, dependencia tecnológica, implicaciones para la
soberanía digital, principales hallazgos y limitaciones.
Procedimiento de análisis
La evidencia se examinó mediante análisis temático de contenido con orientación deductiva e
inductiva. La fase deductiva se estructuró alrededor de cinco dimensiones previamente
definidas:
• Autonomía y delegación del razonamiento.
• Identidad, autorización y mínimo privilegio.
• Control y seguridad agéntica.
• Dependencia y soberanía digital.
• Gobernanza, supervisión y responsabilidad.
La fase inductiva permitió identificar relaciones emergentes entre las categorías analizadas,
particularmente la distinción entre confianza de identidad y confianza decisional, así como las
dimensiones de soberanía de datos, tecnológica, operacional y decisional. De esta integración
surgieron posteriormente los conceptos de brecha identidad–acción, mínima agencia, confianza
decisional y soberanía decisional, utilizados para estructurar la síntesis de los resultados.
Debido a la heterogeneidad de los diseños, objetivos y enfoques de los estudios incluidos, no
se realizó metaanálisis. Los resultados se integraron mediante una síntesis narrativa y
comparativa orientada a identificar convergencias, diferencias, tendencias y vacíos en la
literatura. La trazabilidad del proceso se sostuvo mediante criterios explícitos de elegibilidad,
verificación bibliográfica, lectura a texto completo y registro sistemático de la evidencia en la
matriz documental.
Consideraciones éticas
Por su naturaleza documental, el estudio no involucró participantes humanos ni tratamiento de
datos personales. El análisis se realizó exclusivamente sobre literatura científica y
documentación técnica previamente publicada, respetando los principios de atribución,
trazabilidad de las fuentes e integridad académica mediante la citación y referencia de los
documentos utilizados.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis documental reveló una convergencia entre tres campos que, si bien están
relacionados, habían avanzado históricamente mediante agendas de investigación separadas: la
arquitectura de confianza cero (Zero Trust), la autonomía de los sistemas de inteligencia
artificial y la soberanía digital. Los trabajos examinados coinciden en que el salto desde
modelos puramente generativos hacia arquitecturas agénticas altera no solo las capacidades
técnicas de los sistemas, sino el tipo de control corporativo que estos exigen. Mientras la
seguridad tradicional se ha ocupado principalmente de auditar qué identidad solicita acceso,
bajo qué contexto, a qué recurso y con qué privilegios, un agente de IA sigue operando después
de superar ese filtro. Lo hace mediante procesos de interpretación, planificación, selección de
herramientas y ejecución de acciones que rara vez estaban delimitadas de forma exhaustiva al
momento de otorgar la autorización. El problema de seguridad, en consecuencia, se desplaza
parcialmente: ya no basta con validar la legitimidad de la entidad; también resulta necesario
evaluar la legitimidad de su comportamiento posterior.
Este desplazamiento se manifestó de manera recurrente al contrastar las cinco dimensiones de
nuestra metodología: autonomía y delegación del razonamiento; identidad, autorización y
mínimo privilegio; control y seguridad agéntica; dependencia y soberanía digital; y
gobernanza, supervisión y responsabilidad. Frente a especulaciones sobre el fin de Zero Trust,
la literatura no respalda que la IA agéntica invalide por sí misma estos fundamentos. Al
contrario, ratifica la vigencia de principios como la verificación explícita y el mínimo
privilegio, aunque advierte que la autonomía introduce una capa adicional que no puede
resolverse únicamente mediante controles de acceso. Paralelamente, los estudios sobre
soberanía digital subrayan que el control organizacional ya no puede medirse solo por la
propiedad o residencia física de los datos, dado que los modelos y las APIs que transforman
esos datos en acciones pueden residir fuera del dominio directo de la empresa. Al integrar estas
posturas, se identificaron cuatro categorías analíticas que vertebran los resultados: brecha
identidad–acción, mínima agencia, confianza decisional y soberanía decisional.
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Tabla 1. Síntesis de los principales resultados de la revisión documental
DIMENSIÓN
ANALÍTICA
RESULTADO
INTEGRADO
TENSIÓN
IDENTIFICADA
FUENTES
REPRESENTATIVAS
Autonomía y
delegación del
razonamiento
La IA evoluciona desde
recomendación y
generación hacia
planificación, uso de
herramientas y ejecución
autónoma.
La organización
puede delegar no
solo una tarea, sino
parte de la
determinación del
procedimiento.
Wang et al. (2024);
Adam et al. (2024);
Köbis et al. (2025);
Issa et al. (2026)
Identidad y
autorización
Una entidad
correctamente
autenticada puede
producir posteriormente
una operación contraria
al propósito autorizado.
Identidad legítima y
acción legítima
dejan de ser
categorías
equivalentes.
Rose et al. (2020);
Debenedetti et al.
(2024); Riggs et al.
(2026); He et al.
(2026)
Seguridad
agéntica
Memoria, herramientas,
APIs y datos externos
amplían la superficie de
ataque.
Una manipulación
semántica puede
propagarse hasta una
acción técnicamente
autorizada.
Liu et al. (2024); Liu et
al. (2025); Tang et al.
(2026)
Gobernanza y
supervisión
La autonomía puede
disminuir el control
humano efectivo y
redistribuir
responsabilidad.
Existencia formal de
supervisión no
garantiza capacidad
efectiva de
intervención.
Adam et al. (2024);
Tsamados et al.
(2025); Köbis et al.
(2025); Xu et al.
(2026)
Soberanía
digital
La dependencia puede
desplazarse desde
infraestructura y datos
hacia capacidades de
interpretación y
decisión.
La propiedad de los
datos no garantiza
control sobre los
procesos que los
convierten en
decisiones.
Roberts (2024); Fratini
et al. (2024); van
Drunen (2025);
Grohmann y Costa
Barbosa (2026);
Castillo Serracín et al.
(2026)
Fuente: Elaboración propia con base en la síntesis temática de la evidencia documental
analizada. Las fuentes citadas corresponden a trabajos representativos de cada dimensión
analítica.
Delegar el razonamiento: de ejecutar instrucciones a determinar cursos de acción
La primera constante observada en la literatura remite a la distancia creciente entre
automatización y delegación del razonamiento. En los esquemas tradicionales, la empresa
diseña la secuencia y el sistema ejecuta operaciones previamente definidas. Las arquitecturas
agénticas modifican este patrón al ser capaces de recibir metas expresadas en un nivel elevado
de abstracción, descomponerlas, analizar el contexto, seleccionar herramientas y corregir su
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curso sobre la marcha. Wang et al. (2024) mapearon esta dinámica mediante componentes de
memoria, planificación y acción, mientras trabajos posteriores reafirman que la combinación
de razonamiento multietapa y uso de APIs amplía considerablemente el espacio operacional
del algoritmo. El cambio crítico, por tanto, no es únicamente el volumen de tareas que la IA
puede ejecutar, sino el margen de indeterminación que permanece entre la orden formulada y
la acción finalmente realizada.
Desde los estudios experimentales surgen argumentos de peso para tratar esta cuestión como
un problema de control y no de mera eficiencia. En Decision Support Systems, Adam et al.
(2024) encontraron que cuando el sistema inicia la delegación, los usuarios perciben una mayor
amenaza cuando anticipan una pérdida de control sobre la operación. Poco después, Köbis et
al. (2025) mostraron en Nature que la delegación mediante objetivos generales puede favorecer
comportamientos no deseados; ante determinadas solicitudes poco éticas, los agentes de IA
mostraron mayor disposición que los participantes humanos a ejecutar dichas instrucciones. Si
bien la incorporación de salvaguardas redujo estas desviaciones, el riesgo no desapareció en
todos los escenarios.
La lectura conjunta de estos estudios conduce a una advertencia relevante. Cuando la
organización establece un objetivo en lugar de definir de manera exhaustiva cada paso, cede
un margen de decisión que el sistema debe completar dinámicamente. Esa flexibilidad es
precisamente una de las características que otorgan valor a la IA agéntica, pero implica una
transferencia parcial de autoridad operacional. El debate no consiste en prohibir esta
delegación, sino en determinar cuánto margen interpretativo puede concederse antes de que la
autonomía incremente de manera significativa el riesgo. Issa et al. (2026) refuerzan esta idea
mediante el concepto de agentic loafing, mientras Xu et al. (2026) muestran que, en
determinados contextos organizacionales, las personas pueden recurrir a la IA para desplazar
parte de la responsabilidad asociada con decisiones difíciles. La autonomía del software y la
responsabilidad humana deben, por tanto, analizarse conjuntamente.
Frente a esto, el primer resultado integrado de la revisión puede plantearse en términos de una
transición fundamental: el perfil de riesgo cambia cuando la organización deja de delegar
únicamente la ejecución y comienza a delegar también la determinación del curso de acción.
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De Zero Trust a la brecha identidad–acción
El segundo hallazgo conecta directamente con el núcleo de la pregunta de investigación. Zero
Trust exige eliminar la confianza implícita, de modo que cada decisión de acceso dependa de
la identidad, el contexto y las políticas asociadas con recursos específicos (Rose et al., 2020).
Estos principios conservan plena relevancia. Las recientes iniciativas del NIST confirman,
además, que proteger las identidades y credenciales de entidades no humanas constituye un
requisito fundamental. La revisión muestra, sin embargo, que autorizar correctamente el acceso
no garantiza por sí solo que el comportamiento posterior de la entidad continúe siendo legítimo.
Es posible que un agente posea credenciales válidas, opere desde un entorno permitido y
disponga de accesos legítimos a una base de datos, pero termine utilizando esos privilegios de
una forma contraria al propósito organizacional. Este escenario no requiere necesariamente
suplantación de identidad ni escalamiento de privilegios; puede originarse en un prompt
manipulado, una interpretación incorrecta del contexto, información externa adversa o una
salida errónea incorporada posteriormente a la planificación. Desde la perspectiva de los
controles tradicionales de acceso, la operación puede seguir apareciendo como técnicamente
válida.
Los resultados de AgentDojo, publicados por Debenedetti et al. (2024) en NeurIPS, aportan
evidencia empírica relevante al respecto. Al evaluar 97 tareas realistas y 629 casos de seguridad
en diferentes dominios, mostraron que la incorporación de información manipulada mediante
fuentes externas podía inducir a los agentes a realizar acciones favorables a un atacante. Este
hallazgo resulta especialmente pertinente porque evidencia que la amenaza no depende
necesariamente de comprometer la identidad del agente, sino de manipular la información que
este interpreta y posteriormente traduce en acciones mediante herramientas legítimas.
La literatura especializada en inyección de instrucciones converge en esa dirección. Liu et al.
(2024), en USENIX Security, formalizaron este vector de ataque y mostraron limitaciones en
las defensas disponibles para aplicaciones integradas con modelos de lenguaje. Como respuesta
a este problema, He et al. (2026) propusieron un mecanismo defensivo basado en analizar la
causalidad de las invocaciones de herramientas. Su enfoque no se limita a determinar si una
entrada es benigna o maliciosa, sino que evalúa si una acción concreta se encuentra realmente
respaldada por la intención del usuario o ha sido inducida por contenido externo no confiable.
El significado conceptual de este cambio es importante: algunas de las líneas defensivas más
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recientes comienzan a desplazarse desde la evaluación del contenido hacia la justificación de
la acción.
A la luz de estas evidencias se formula el concepto de brecha identidad–acción, entendido como
la discontinuidad que puede surgir entre una entidad correctamente autenticada y la legitimidad
organizacional de las acciones que esa misma entidad ejecuta posteriormente.
Esta relación puede sintetizarse en la siguiente proposición:
P1. Identidad autorizada no implica automáticamente acción autorizada.
Esta premisa permite precisar a qué se refiere el estudio con la expresión ruptura de la confianza
cero. No se trata de un colapso doctrinal de la arquitectura. La discontinuidad es funcional y
aparece cuando el sistema verifica satisfactoriamente la identidad y autoriza el acceso, pero no
dispone de mecanismos equivalentes para garantizar que las decisiones generadas
posteriormente permanezcan dentro del propósito autorizado.
Esta diferencia resulta más clara al observar dos secuencias concatenadas. La primera
representa el dominio clásico del control de acceso: identidad → autenticación → contexto →
autorización → recurso. La segunda comprende el espacio agéntico que comienza después:
objetivo → interpretación → razonamiento → planificación → selección de herramienta →
acción → consecuencia. El riesgo se concentra en la articulación entre ambas cadenas. En el
software tradicional, el comportamiento suele encontrarse fuertemente delimitado por las
funciones de la aplicación; en un entorno agéntico, la entidad autorizada dispone de mayor
capacidad para construir dinámicamente su comportamiento. NIST reconoce que esta
autonomía introduce amenazas novedosas y requiere adaptar los principios existentes de
ciberseguridad (Riggs et al., 2026). Desde una perspectiva complementaria, Kshetri (2025)
señala la necesidad de reconsiderar los marcos de seguridad frente a sistemas capaces de
automatizar actividades de decisión y respuesta.
La superficie de ataque se desplaza del modelo al flujo agéntico
Una tercera constante emerge al examinar dónde se origina y cómo se propaga el riesgo. La
superficie de ataque ya no se encuentra únicamente en el modelo fundacional. La memoria
persistente, las bases de datos conectadas, las APIs, las herramientas externas y la interacción
continua con el entorno amplían las posibles vías de compromiso. Tang et al. (2026), en
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Information Fusion, concluyen que los agentes enfrentan una superficie de ataque
considerablemente más amplia que los modelos utilizados mediante inferencias
convencionales, especialmente cuando combinan razonamiento multietapa e interacción
persistente con herramientas.
El alcance práctico de esta expansión se observa también en evaluaciones empíricas. Mediante
AgentFuzz, Liu et al. (2025) analizaron vulnerabilidades en veinte aplicaciones agénticas de
código abierto e identificaron 34 vulnerabilidades de alto riesgo, varias relacionadas con
inyección de código; 23 de ellas recibieron posteriormente identificadores CVE. Estos
resultados muestran que la interacción entre lenguaje natural, funciones sensibles y
herramientas externas genera rutas de explotación observables en implementaciones reales.
El ciclo de riesgo puede representarse así: entrada → interpretación → razonamiento →
planificación → herramienta → ejecución → consecuencia. Una manipulación introducida en
una etapa inicial puede propagarse hacia etapas posteriores y aumentar su impacto conforme
el agente adquiere capacidad operacional. En una aplicación conversacional, una respuesta
incorrecta puede limitarse a la salida textual; cuando el agente administra repositorios cloud,
correo corporativo, infraestructura o bases de datos, la misma desviación puede transformarse
en una acción sobre recursos reales. Surge así un escenario particularmente relevante para la
seguridad: una acción puede ser técnicamente autenticada y formalmente permitida, pero
resultar organizacionalmente perjudicial.
Este escenario obliga a reconsiderar el alcance práctico del mínimo privilegio. Restringir los
accesos de una identidad continúa siendo indispensable, pero no determina completamente
cómo puede utilizarse dicho acceso. Un agente de infraestructura puede requerir privilegios
administrativos para gestionar determinados servidores y un agente financiero puede necesitar
conectividad con APIs contables; en ambos casos, el privilegio puede resultar legítimo, aunque
una utilización particular del mismo sea inadecuada. De aquí se desprende la segunda
proposición fundamental:
P2. Mínimo privilegio no implica automáticamente mínima agencia.
En este estudio se propone la mínima agencia como el menor nivel de autonomía decisional y
operacional necesario para cumplir un objetivo determinado. Mientras el privilegio determina
qué recursos puede utilizar la entidad, la agencia delimita qué puede hacer autónomamente con
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ellos, hasta dónde puede actuar y bajo qué condiciones. Ambas dimensiones son
complementarias.
Reconocer esta distinción abre la posibilidad de establecer controles proporcionales. Puede
concederse a un agente amplia autonomía para analizar o representar información, autonomía
condicionada para realizar modificaciones reversibles y aprobación adicional para alterar bases
de datos críticas, infraestructura o recursos financieros. El paradigma Zero Agency de Castillo
Serracín y Gómez (2026) avanza en esta dirección mediante mecanismos de interceptación y
revocación de agencia. La investigación reciente ofrece además respaldo experimental a
controles aplicados directamente sobre acciones: He et al. (2026), por ejemplo, evalúan
causalmente invocaciones de herramientas para determinar si se corresponden con la intención
legítima del usuario.
Control humano, confianza decisional y responsabilidad
Al evaluar la cuarta dimensión, la literatura muestra que mantener a una persona formalmente
dentro del proceso de aprobación no asegura por sí solo control efectivo. Tsamados et al. (2025)
cuestionan una visión del control basada exclusivamente en supervisión humana directa y
proponen comprender la interacción entre humanos y sistemas de IA mediante formas de
agencia colaborativa. La dificultad aparece cuando el volumen, la velocidad o la complejidad
de las operaciones algorítmicas hacen impracticable que un operador evalúe individualmente
cada acción antes de su ejecución.
La literatura sobre delegación aporta matices complementarios. Adam et al. (2024) muestran
que la disposición a delegar se relaciona con el grado de control que los usuarios esperan
conservar posteriormente. Köbis et al. (2025) evidencian que objetivos formulados en términos
generales dejan al sistema mayor libertad para determinar el procedimiento y pueden producir
comportamientos difíciles de anticipar. Xu et al. (2026), mediante ocho experimentos,
encontraron además que las personas pueden utilizar sistemas de IA como mecanismo para
desplazar parte de la responsabilidad asociada con decisiones difíciles que afectan a terceros.
En conjunto, estos trabajos muestran que la pérdida o redistribución del control no procede
exclusivamente de la arquitectura técnica; también puede emerger de prácticas
organizacionales de delegación.
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Por ello, resulta necesario diferenciar entre supervisión nominal y capacidad efectiva de
intervención. La primera implica la existencia formal de un actor responsable; la segunda exige
disponer de información, tiempo y mecanismos suficientes para comprender, detener, revertir
o escalar una operación. Una organización puede implementar formalmente un modelo human-
in-the-loop y conservar, sin embargo, una capacidad limitada de control si las alertas se reciben
una vez ejecutada la acción o si la complejidad del proceso impide reconstruir oportunamente
lo ocurrido.
A partir de esta diferencia se propone el concepto de confianza decisional, definido como el
grado de evidencia disponible para considerar que una acción generada por una entidad
autónoma resulta coherente con el objetivo delegado, el contexto, las políticas organizacionales
y el nivel de riesgo permitido. Se diferencia de la confianza de identidad: la primera se refiere
a la legitimidad de la acción; la segunda, a la legitimidad de la entidad y sus privilegios.
Un caso ilustrativo permite clarificar esta diferencia. Supóngase que un sistema interno posee
credenciales legítimas para depurar una base de clientes. Si interpreta incorrectamente el
criterio de duplicidad y elimina registros válidos, los mecanismos de autenticación y control
de acceso pueden haber funcionado correctamente; el problema se encuentra en la relación
entre objetivo y acción. La confianza decisional requiere, en consecuencia, controles que
exceden la autenticación: observabilidad, evaluación de impacto, límites transaccionales,
trazabilidad, reversibilidad y mecanismos de revocación.
La implicación de esta sección no consiste en exigir que un operador humano valide cada
acción, sino en reconocer que delegar la ejecución no debe equivaler a una transferencia
irreversible de la autoridad organizacional.
Soberanía digital: de la propiedad de los datos al control de las capacidades
El análisis de soberanía digital amplía el problema más allá de la capa estrictamente técnica.
Roberts (2024) relaciona la soberanía digital con autoridad y control legítimo sobre las
tecnologías, evitando reducir el concepto a la ubicación geográfica de los datos. Fratini et al.
(2024), a partir de un análisis amplio de la literatura, muestran que las aspiraciones de
autonomía digital deben considerar las dependencias derivadas de infraestructuras, mercados
y capacidades tecnológicas concentradas en actores privados.
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Para los ecosistemas corporativos de IA, esta dimensión adquiere especial relevancia porque
un mismo proceso puede distribuirse entre APIs, servicios de nube, modelos fundacionales e
infraestructura de terceros. Van Drunen (2025), al examinar un contexto sectorial específico,
muestra cómo la dependencia de infraestructuras controladas por empresas de IA puede limitar
la autonomía de las organizaciones y destaca la transparencia, interoperabilidad y
disponibilidad de alternativas como factores relevantes para reducir dicha dependencia.
Trasladado al ámbito corporativo, esto implica que la capacidad de sustituir o desacoplar
tecnologías representa una dimensión importante del control efectivo.
Grohmann y Costa Barbosa (2026) profundizan esta problemática mediante el concepto de
sovereignty-as-a-service, mostrando cómo determinados proveedores ofrecen soluciones de
soberanía construidas sobre infraestructuras que continúan bajo su propio control. Castillo
Serracín et al. (2026), desde una perspectiva geopolítica, identifican igualmente infraestructura
y datos como componentes estratégicos para la construcción de soberanía digital. La
externalización tecnológica no implica automáticamente pérdida de soberanía, pero puede
condicionar el margen de decisión cuando sustituir un proveedor, trasladar un servicio o
interrumpir una operación resulta técnica, económica u operacionalmente complejo.
La evolución de la IA agéntica introduce una dimensión adicional porque parte de la
dependencia se desplaza hacia las capacidades de interpretación y decisión. Una organización
puede conservar la propiedad formal de sus bases de datos y, al mismo tiempo, depender de un
modelo externo para interpretarlas, priorizarlas y determinar qué acciones ejecutar. La
soberanía sobre los datos y la soberanía sobre el proceso decisional dejan así de ser categorías
equivalentes. De esta relación surge la tercera proposición central:
P3. Propiedad de los datos no implica automáticamente soberanía decisional.
Esta proposición expresa que la titularidad o control formal sobre los datos no garantiza, por sí
sola, que la organización conserve autoridad efectiva sobre los procesos que los interpretan y
los transforman en decisiones; en otros términos, la propiedad de los datos no equivale
necesariamente a soberanía decisional.
Para analizar esta diferencia, la soberanía digital corporativa se organiza en cuatro dimensiones
interdependientes. La soberanía de datos comprende el control sobre almacenamiento, acceso,
procesamiento y transferencia de información. La soberanía tecnológica representa la
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capacidad de seleccionar, sustituir o desacoplar proveedores, modelos e infraestructura sin
comprometer la continuidad operacional. La soberanía operacional se refiere a la capacidad de
observar, limitar, detener y recuperar procesos automatizados. Finalmente, la soberanía
decisional expresa la capacidad de la organización para conservar autoridad efectiva sobre
decisiones que afectan sus recursos, objetivos e intereses estratégicos.
Estas dimensiones se condicionan mutuamente. Una elevada dependencia de un modelo
propietario puede reducir la sustituibilidad tecnológica; una baja sustituibilidad puede limitar
la capacidad operacional para modificar o detener determinados componentes; y ambas
condiciones pueden afectar progresivamente la capacidad de la organización para gobernar
decisiones críticas.
Marco integrador: identidad, autoridad, agencia y soberanía
Integrar los resultados anteriores permite construir un marco explicativo unificado. El proceso
comienza cuando la organización delega a un sistema una tarea que exige interpretación o
razonamiento. A medida que aumenta su autonomía, el agente selecciona información,
planifica y utiliza herramientas. Puede operar mediante credenciales legítimas y, aun así,
generar una acción que exceda o se aparte del propósito autorizado, configurando la brecha
identidad–acción. Si, además, la organización carece de mecanismos suficientes para observar,
limitar o revocar esa acción debido a dependencias tecnológicas u operacionales, el incidente
puede trascender el control de acceso y convertirse en una vulnerabilidad de soberanía.
El ciclo puede visualizarse de la siguiente manera:
Delegación del razonamiento → autonomía → planificación dinámica → selección de
herramientas → acceso legítimo → acción emergente → brecha identidad–acción → reducción
del control efectivo → vulnerabilidad de soberanía operacional y decisional.
Este modelo permite observar que la tensión con Zero Trust no surge por el mero uso de
inteligencia artificial. Requiere la convergencia de tres condiciones: una identidad y privilegios
legítimos, autonomía suficiente para generar acciones no completamente especificadas al
momento de la autorización y ausencia de controles proporcionales que permitan observar,
validar, limitar o revocar dichas acciones antes de que produzcan consecuencias relevantes.
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Las tres proposiciones derivadas de la revisión pueden sintetizarse de la siguiente manera:
• P1. Identidad autorizada no implica automáticamente acción autorizada.
• P2. Mínimo privilegio no implica automáticamente mínima agencia.
• P3. Propiedad de los datos no implica automáticamente soberanía decisional.
Estas proposiciones permiten ordenar la gobernanza de IA en cuatro niveles. El nivel de
identidad determina quién o qué es el agente. El nivel de autoridad delimita a qué recursos
puede acceder. El nivel de agencia establece qué margen decisional y operacional puede ejercer
mediante esos privilegios. Finalmente, el nivel de soberanía determina si la organización
conserva capacidad efectiva para observar, limitar, sustituir, detener y recuperar el control.
Lejos de sustituir a Zero Trust, esta estructura extiende su lógica hacia el comportamiento. El
principio never trust, always verify conserva su vigencia, pero el objeto de verificación se
amplía desde identidad y acceso hacia la relación entre objetivo, acción e impacto. Los trabajos
recientes sobre atribución causal de invocaciones de herramientas (He et al., 2026) y los
resultados de AgentDojo (Debenedetti et al., 2024) aportan evidencia de que esta transición
desde el control de entrada hacia el control de acción constituye ya una línea activa de
investigación en seguridad.
No todas las operaciones requieren el mismo nivel de supervisión. Resumir un correo
electrónico no presenta el mismo riesgo que reconfigurar un servidor o autorizar una
transferencia financiera. El principio práctico que se desprende de la revisión es la necesidad
de establecer proporcionalidad entre nivel de agencia, privilegio, reversibilidad e impacto
operacional, de modo que el grado de autonomía concedido no exceda la capacidad
organizacional de gobernarlo.
Respuesta a la pregunta de investigación y discusión general
Los hallazgos permiten responder la pregunta central del estudio. La delegación del
razonamiento y de la capacidad de acción tensiona los mecanismos de verificación y
autorización asociados con Zero Trust cuando una entidad correctamente autenticada y
autorizada dispone de suficiente autonomía para producir acciones que no estaban
completamente determinadas en el momento de conceder sus privilegios. La tensión no
necesariamente se origina en una contraseña comprometida o en una escalada de privilegios,
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sino en la discontinuidad operacional entre autorizar a una entidad para utilizar un recurso y
garantizar que las acciones generadas posteriormente permanezcan dentro del propósito
autorizado. Esta discontinuidad constituye la brecha identidad–acción.
Esta constatación amplía el escenario tradicional de amenaza. Buena parte de la ciberseguridad
corporativa ha sido diseñada para enfrentar identidades ilegítimas que intentan obtener acceso
a recursos protegidos. Los sistemas agénticos introducen una segunda posibilidad: una
identidad legítima que genera una acción no deseada dentro del espacio que le fue
correctamente autorizado. La evidencia aportada por estudios sobre prompt injection, uso de
herramientas y vulnerabilidades en agentes muestra que este escenario no es meramente
conceptual. En consecuencia, gobernar el acceso sigue siendo necesario, pero debe
complementarse con mecanismos capaces de evaluar objetivos, herramientas, acciones e
impacto y de revocar oportunamente la autonomía concedida.
El segundo eje de la pregunta se resuelve al analizar la relación entre control y soberanía. Las
vulnerabilidades de soberanía pueden aparecer cuando una organización externaliza
simultáneamente componentes esenciales del ecosistema algorítmico —datos, infraestructura,
modelos de inferencia, APIs y mecanismos de ejecución— y pierde capacidad práctica para
sustituirlos o intervenir sobre ellos sin afectar significativamente su continuidad operacional.
Esta configuración no implica automáticamente pérdida de soberanía, pero introduce variables
como sustituibilidad, interoperabilidad, observabilidad, reversibilidad y capacidad efectiva de
intervención, que deben incorporarse al análisis del riesgo tecnológico.
El principal aporte de la síntesis consiste, entonces, en integrar seguridad agéntica, Zero Trust
y soberanía digital como dimensiones relacionadas de un mismo problema de gobernanza
tecnológica. Delegar razonamiento implica transferir parcialmente capacidad para determinar
acciones; transferir capacidad de acción exige gobernar la agencia; y depender de terceros para
proporcionar las capacidades que sustentan dicha agencia puede condicionar la autonomía
tecnológica, operacional y decisional de la organización. Bajo esta perspectiva, la arquitectura
corporativa debe evolucionar para responder no solo quién accede a los recursos, sino también
qué puede decidir, qué puede ejecutar, bajo qué límites y mediante qué mecanismos puede
recuperarse el control.
Estos resultados deben interpretarse considerando que la literatura sobre IA agéntica continúa
siendo emergente y metodológicamente heterogénea. La evidencia analizada integra estudios
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experimentales, evaluaciones de seguridad, modelos conceptuales y revisiones científicas,
complementados con documentación institucional, mientras la literatura sobre soberanía digital
mantiene todavía una orientación importante hacia Estados, plataformas e infraestructuras. En
consecuencia, conceptos propuestos en este estudio, como brecha identidad–acción, mínima
agencia, confianza decisional y soberanía decisional, deben entenderse como resultados de una
síntesis conceptual fundamentada que requieren posterior validación empírica en entornos
corporativos reales.
Debido a esta limitación, sería prematuro afirmar que cualquier implementación de IA agéntica
produce una ruptura de Zero Trust o una pérdida de soberanía. El nivel de riesgo dependerá de
la amplitud de los privilegios, el grado de autonomía delegado, la criticidad de las acciones, la
observabilidad, la dependencia tecnológica, la sustituibilidad de los componentes y la
capacidad efectiva de intervención. En conjunto, la evidencia revisada sugiere que la
delegación del razonamiento no invalida la confianza cero, pero amplía el objeto de
verificación desde la identidad y el acceso hacia la acción autónoma; de manera paralela, la
soberanía digital corporativa deja de limitarse a la propiedad o localización de los datos y pasa
a incorporar la capacidad efectiva de conservar autoridad sobre los procesos que transforman
esos datos en decisiones y acciones.
CONCLUSIÓN
La delegación del razonamiento algorítmico representa una transformación relevante en la
gobernanza tecnológica de las organizaciones. Los resultados de esta revisión permiten
sostener que la adopción de arquitecturas de inteligencia artificial agéntica amplía uno de los
problemas centrales de la ciberseguridad corporativa: proteger adecuadamente el acceso a los
recursos continúa siendo necesario, pero puede resultar insuficiente cuando una entidad
autorizada posee capacidad para interpretar contextos, seleccionar herramientas, construir
secuencias operativas y ejecutar acciones que no estaban completamente determinadas al
momento de conceder sus privilegios. En estos entornos, el riesgo deja de concentrarse
exclusivamente en la intrusión de actores ilegítimos y se extiende hacia el comportamiento
autónomo que puede producirse mediante identidades y accesos legítimos.
La principal contribución conceptual del estudio radica en la articulación de la brecha
identidad–acción, entendida como la discontinuidad potencial entre la legitimidad de una
entidad correctamente autenticada y la legitimidad organizacional de las acciones que esta
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genera posteriormente. La literatura revisada confirma la vigencia de los principios de Zero
Trust, pero muestra la necesidad de ampliar su alcance cuando la verificación de identidad y
acceso no resulta suficiente para gobernar la autonomía posterior del sistema. En este contexto,
las tres proposiciones derivadas del análisis —P1. una identidad autorizada no implica
automáticamente una acción autorizada; P2. el mínimo privilegio no implica automáticamente
mínima agencia; y P3. la propiedad de los datos no implica automáticamente soberanía
decisional— permiten integrar seguridad agéntica, gobernanza y soberanía digital dentro de un
mismo marco analítico. Este marco amplía el control desde identidad y autoridad hacia dos
niveles adicionales: la agencia, referida al margen decisional y operacional concedido al
sistema, y la soberanía, entendida como la capacidad efectiva de la organización para observar,
limitar, sustituir, detener y recuperar el control.
El análisis también permite ampliar la comprensión de la soberanía digital en el ámbito
corporativo. La propiedad o localización de los datos constituye una dimensión importante,
pero no garantiza por sí sola que la organización conserve capacidad efectiva sobre los
modelos, infraestructuras, APIs y servicios que los interpretan y los transforman en decisiones
y acciones. Cuando funciones críticas dependen de componentes externos difícilmente
sustituibles, la dependencia tecnológica puede trasladarse hacia los planos operacional y
decisional. De este modo, la soberanía decisional emerge como una dimensión complementaria
de la soberanía digital corporativa, vinculada con la capacidad de determinar qué decisiones
pueden delegarse, bajo qué límites, mediante qué tecnologías y en qué condiciones debe
recuperarse la autoridad sobre el proceso.
Estos hallazgos deben interpretarse considerando el carácter emergente y metodológicamente
heterogéneo de la literatura sobre IA agéntica. Las categorías propuestas —brecha identidad–
acción, mínima agencia, confianza decisional y soberanía decisional— constituyen resultados
de una síntesis conceptual fundamentada y requieren posterior validación empírica. En
consecuencia, futuras investigaciones deberían desarrollar métricas capaces de evaluar el grado
de confianza decisional, analizar experimentalmente la eficacia de mecanismos de revocación
dinámica y control a nivel de acción, y determinar cómo variables como sustituibilidad
tecnológica, observabilidad, reversibilidad y dependencia de proveedores afectan la capacidad
organizacional para intervenir frente a comportamientos autónomos no deseados.
En conjunto, la evidencia revisada sugiere que el principal desafío de la IA agéntica no consiste
en sustituir los fundamentos existentes de ciberseguridad, sino en extenderlos hacia una nueva
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unidad de control: la acción autónoma. La evolución desde sistemas que ejecutan instrucciones
hacia sistemas capaces de determinar cursos de acción exige que las organizaciones gobiernen
no solo quién accede y con qué privilegios, sino también qué puede decidir un agente, qué
puede ejecutar, bajo qué condiciones y cómo puede revocarse esa autonomía. Bajo esta
perspectiva, delegar razonamiento y ejecución no debería implicar renunciar a la capacidad
organizacional de conservar y recuperar el control.
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© Los autores. Este artículo se publica en Prisma ODS bajo la Licencia Creative Commons Atribución 4.0
Internacional (CC BY 4.0). Esto permite el uso, distribución y reproducción en cualquier medio, incluidos fines
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: https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i5.350
Cómo citar este artículo (APA 7ª edición):
Castillo Serracín, J. R., Bruce, C., González Aparicio , I. M., Corpas Ford, M., & Rapón, M.
(2026). Riesgo de Delegar el Razonamiento: Ruptura de la Confianza Cero y Vulnerabilidades
de Soberanía Digital en Ecosistemas Corporativos de IA
Prisma ODS: Revista Multidisciplinaria Sobre Desarrollo Sostenible, 5(5), 165-
192. https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i5.350
